Phương pháp
Tổ chức dữ liệu thông tin dự án
Nền móng cho "AI Ứng dụng" vào Xây dựng
Người trình bày: ThS.Ks Phạm Duy Thiệu
Đơn vị: Trung tâm tư vấn kiến trúc & đầu tư xây dựng – Viện kiến trúc Quốc gia
Ngày: 15 tháng 09 năm 2025
Bản chất AI là "thuật toán xử lý dữ liệu" - Thay thế một số các thao tác hoạt động của con người (đọc, điền thông tin, sắp xếp thông tin), dựa trên Dữ liệu để đưa ra phản hồi theo yêu cầu, như vậy việc sắp xếp dữ liệu một cách có hệ thống và tổ chức logic sẽ làm thuật toán dc đơn giản hoá nhưng vẫn tự động hoá được nhu cầu xử lý dữ liệu.
Cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0
trong Xây dựng
Ngành Xây dựng đang trải qua bước chuyển mình mạnh mẽ với các công nghệ đột phá: AI, IoT, BIM, và Big Data. Mỗi dự án tạo ra khối lượng dữ liệu số khổng lồ từ mô hình 3D, bản vẽ kỹ thuật, hợp đồng, đến dữ liệu cảm biến.
Tuy nhiên, tiềm năng to lớn này thường bị bỏ lỡ do dữ liệu phân mảnh, thiếu cấu trúc và không được chuẩn hóa. Đây chính là thách thức lớn nhất của ngành hiện nay.
Điều đầu tiên là chúng ta nên xem xét là soạn ra được Logic của dữ liệu, và mô tả hoạt động của con người sử dụng dữ liệu đó như thế nào, từ đó xây dựng thuật toán phù hợp.
- Giai đoạn 1:
AI cần dữ liệu chất lượng
Mọi thuật toán AI, dù tinh vi, đều cần dữ liệu đầu vào. "Rác đầu vào, rác đầu ra" - chất lượng AI phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng dữ liệu.
- Giai đoạn 2:
AI - tự động hóa các hoạt động lặp đi lặp lại của con người
Không có phương pháp tổ chức dữ liệu khoa học, việc ứng dụng AI sẽ manh mún, kém hiệu quả và không thể nhân rộng trong ngành.
- Giai đoạn 3:
Khai thác sức mạnh AI
Dữ liệu chuẩn hóa cho phép dự báo chi phí, tối ưu tiến độ, tự động hóa quy trình phức tạp, phân tích tổng thể dữ liệu vi mô (dự án) và vĩ mô (đô thị) - thực sự phát huy giá trị AI.
Sự cần thiết trong Đào tạo và Nghiên cứu
Đối với Đào tạo:
  • Trang bị tư duy và kỹ năng về dữ liệu cho sinh viên
  • Hiểu dòng chảy thông tin trong dự án số
  • Sẵn sàng làm việc trong môi trường công nghệ cao
  • Bộ dữ liệu chuẩn hóa làm tài liệu học tập thực tế
Đối với Nghiên cứu khoa học
  • Nguồn dữ liệu tin cậy để phát triển mô hình AI mới
  • Phân tích yếu tố ảnh hưởng năng suất xây dựng
  • Phát triển thuật toán tối ưu hóa quy trình
  • Mở ra vô vàn đề tài nghiên cứu tiềm năng
  • Phát triển ứng dụng tự động hóa.
Khung pháp lý quốc gia về dữ liệu
1
Luật Dữ liệu 2024
Định hình chiến lược quốc gia, thúc đẩy dữ liệu mở, đảm bảo an toàn và chủ quyền dữ liệu.
2
Nghị định 111/2024
Quy định CSDL quốc gia về hoạt động xây dựng, xác lập hệ thống tập trung và thống nhất.
3
Thông tư 24/2025
Chi tiết hóa cấu trúc dữ liệu, biểu mẫu, quy tắc mã hóa - "ngôn ngữ chung" cho ngành.
Luật Dữ liệu 2024 - Định hướng then chốt
Dữ liệu là tài nguyên quốc gia
Cần được thu thập, quản lý, lưu trữ và khai thác một cách hiệu quả, có hệ thống.
Thúc đẩy dữ liệu mở
Khuyến khích chia sẻ dữ liệu từ cơ quan nhà nước để thúc đẩy đổi mới sáng tạo và nghiên cứu.
Đảm bảo an toàn dữ liệu
Quy định chặt chẽ về bảo vệ dữ liệu cá nhân và dữ liệu nhạy cảm, đảm bảo chủ quyền.
Mô hình BIM và Môi trường Dữ liệu chung (CDE)
BIM - Building Information Modeling
Không chỉ là mô hình 3D, BIM là quy trình tạo và quản lý thông tin trong suốt vòng đời công trình. Chứa cả thông tin hình học và phi hình học.
CDE - Common Data Environment
Không gian làm việc số, nguồn thông tin duy nhất cho dự án. Giải quyết bài toán dữ liệu phân mảnh, đảm bảo phiên bản chính xác.
Cấu trúc phân cấp Thông tin dự án
1
Lớp 1: Tổng thể Dự án
Thông tin định danh, quyết định đầu tư, giấy phép, các bên liên quan chính
2
Lớp 2: Theo Giai đoạn
Chuẩn bị, Thiết kế, Mua sắm, Thi công, Vận hành
3
Lớp 3: Hạng mục/Bộ môn
Kiến trúc, Kết cấu, MEP, Hạ tầng hoặc gói thầu, hạng mục công việc
4
Lớp 4: Chi tiết
File cụ thể: bản vẽ, mô hình BIM, báo cáo, biên bản nghiệm thu
Nguyên tắc cốt lõi: 4C
Chuẩn hóa
(Standardized)
Tuân theo "ngôn ngữ chung" từ đặt tên file, cấu trúc thư mục đến bộ mã. Thống nhất từ cấp dự án đến quốc gia.
Cấu trúc
(Structured)
Tổ chức theo logic rõ ràng, dễ hiểu. Dữ liệu có cấu trúc dễ xử lý hơn nhiều so với phi cấu trúc.
Chính xác
(Correct)
Cơ chế đảm bảo tính toàn vẹn. "Rác đầu vào, rác đầu ra" - nguyên tắc cơ bản khoa học dữ liệu.
Có thể truy cập
(Accessible)
Lưu trữ tập trung với phân quyền hợp lý. Người có nhu cầu chính đáng truy cập kịp thời.
Quy tắc mã số dự án theo Thông tư 24/2025/TT-BXD
Đảm bảo tính duy nhất và khả năng liên kết trên quy mô quốc gia:

Cấu trúc mã số: [Mã tỉnh] - [Năm cấp phép] - [Loại công trình] - [Nguồn vốn] - [Số thứ tự]
01
Ví dụ: 01-2026-1-2-00123
01: Hà Nội | 2026: Năm cấp phép | 1: Dân dụng | 2: Vốn ngân sách | 00123: Số thứ tự
02
Lợi ích
Dễ dàng truy vấn, lọc và thống kê dữ liệu trên toàn quốc theo từng tiêu chí cụ thể
"Định danh" dữ liệu dự án xây dựng
Tài liệu quan trọng định nghĩa rõ ràng cho từng trường thông tin:
Thông tư 24/2025/TT-BXD được xem như "Từ điển" dữ liệu chung cho toàn ngành đảm bảo mọi hệ thống phần mềm, đơn vị đều hiểu và nhập dữ liệu nhất quán.
Quy trình nhập và cập nhật dữ liệu - cho từng Từng dự án
Phân quyền RBAC
  • Kỹ sư thiết kế: Tải lên, chỉnh sửa bản vẽ "Đang làm việc"
  • Quản lý dự án: Xem xét, phê duyệt, chuyển sang "Chia sẻ"
  • Nhà thầu: Chỉ xem, tải về bản vẽ "Đã ban hành"
  • Cơ quan quản lý: Quản lý Quy trình, quy định pháp lý đa lĩnh vực, quản lý vĩ mô.
Kiểm tra dữ liệu
  • Validation tại nguồn nhập
  • Kiểm tra logic tự động
  • Quy trình phê duyệt
Học máy trong dự báo và tối ưu hóa
Dự báo chi phí và tiến độ
Phân tích dữ liệu hàng nghìn dự án đã hoàn thành để dự báo chi phí, thời gian với độ chính xác cao hơn phương pháp kinh nghiệm.
Phân tích rủi ro an toàn
Dự đoán xác suất tai nạn dựa trên thời tiết, loại công việc, kinh nghiệm công nhân, gửi cảnh báo kịp thời.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Phân tích tự động
  • Báo cáo ngày, biên bản họp
  • Email, hợp đồng
  • Trích xuất vấn đề quan trọng
  • Xác định rủi ro tiềm ẩn
Trợ lý ảo (Chatbot)
  • "Bản vẽ kết cấu mới nhất tầng 3?"
  • "Tiến độ nhà thầu A so với kế hoạch?"
  • "Bao nhiêu RFI chưa trả lời?"
BIM Hành chính & AI Agent
BIM Hành chính
Tự động chuẩn hóa quy trình, biểu mẫu, giao việc, tổng hợp thông tin toàn diện dự án
Quy trình tổng quan điều phối dự án
Quy trình triển khai Quy hoạch
Phương pháp Hệ thống Mô tả
Quy Trình dạng Timeline
Mô tả quy trình dạng timeline theo 6 thành tố (Tên công việc – Cơ quan chủ trì – Cơ quan phối hợp – Sản phẩm đầu ra – Thời gian - Dữ liệu hoàn thành) có ý nghĩa làm rõ chuỗi công việc, kết quả, trách nhiệm và tiến độ của từng bước, giúp minh bạch, dễ kiểm soát và thuận lợi để triển khai, giám sát.
6 Thành Tố Cốt Lõi
Tên Công Việc
Xác định rõ ràng nhiệm vụ cụ thể cần thực hiện
Cơ Quan Chủ Trì
Đơn vị chịu trách nhiệm chính trong từng bước
Cơ Quan Phối Hợp
Các đơn vị hỗ trợ thực hiện công việc
Sản Phẩm Đầu Ra
Kết quả cụ thể, văn bản pháp lý của từng giai đoạn
Thời Gian thực hiện
Khung thời gian tối đa theo quy định pháp luật
Dữ liệu hoàn thành
Trường thông tin được hệ thống, sắp xếp khoa học
Ví dụ mô hình:
HỆ THỐNG BIM-hành chính & AI Agent
Điều phối dự án
HỆ THỐNG BIM-hành chính & AI Agent
Từ những nghiệp vụ sâu trong xây dựng
Hỗ trợ Giảng dạy và Đào tạo
Mô phỏng thực tế
Sinh viên đóng vai quản lý dự án, đối mặt rủi ro, ra quyết định. AI phân tích và cho thấy kết quả có thể xảy ra.
Học tập cá nhân hóa
AI phân tích kết quả học tập, xác định lỗ hổng kiến thức, tự động gợi ý tài liệu và bài tập phù hợp.
Case study thực tế
Dữ liệu dự án thực tế làm tài liệu học tập, giúp sinh viên tiếp cận gần với thực tiễn ngành.
Case Study:
CDE & Digital Twin trong dự án Metro HCM
Thách thức và rào cản thực tiễn
Rào cản nhận thức
Ngành bảo thủ, quen phương pháp truyền thống dựa giấy tờ. Cần thay đổi tư duy và văn hóa làm việc.
Chi phí đầu tư
Mua sắm phần mềm, đào tạo nhân lực đòi hỏi khoản đầu tư không nhỏ ban đầu.
Thiếu nhân lực chất lượng
Thiếu kỹ sư, kiến trúc sư có cả kiến thức chuyên môn và kỹ năng công nghệ thông tin.
Tương tác phần mềm
Dữ liệu "mắc kẹt" giữa các phần mềm khác nhau nếu không tuân thủ định dạng mở như IFC.
Vai trò của dữ liệu :
Xương sống chuyển đổi số
Nền móng AI
Điều kiện tiên quyết để AI hoạt động hiệu quả, chính xác và nhân rộng
Công cụ chiến lược
Nâng cao năng suất, minh bạch quản lý, giảm rủi ro và lãng phí
Cầu nối quan trọng
Liên kết thực tiễn sản xuất, giảng dạy và nghiên cứu khoa học
Mối quan hệ cộng sinh:
Quản lý - AI & dữ liệu - Đào tạo
Quản lý dự án
Tạo ra dữ liệu chuẩn hóa từ thực tiễn
Dữ liệu + Trí tuệ nhân tạo
Sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa quản lý và AI để phân tích
Giáo dục đào tạo
Đào tạo nhân lực có năng lực vận hành hệ thống
Ba lĩnh vực tương hỗ lẫn nhau, trong đó dữ liệu chuẩn hóa đóng vai trò chất xúc tác.
Kiến nghị thực hiện
Cơ quan quản lý nhà nước
  • Quyết liệt thực thi Nghị định 111 và Thông tư 24
  • Xây dựng lộ trình khuyến khích BIM, CDE
  • Thiết lập cơ chế chia sẻ dữ liệu mở an toàn
Doanh nghiệp xây dựng
  • Thay đổi tư duy: chuyển đổi số là đầu tư chiến lược
  • Đầu tư công nghệ và đào tạo nhân viên
  • Hợp tác trường đại học giải quyết bài toán AI
Cơ sở đào tạo & nghiên cứu
  • Tích hợp Khoa học Dữ liệu, BIM, AI vào chương trình
  • Tăng cường nghiên cứu liên ngành
  • Xây dựng "phòng lab" dữ liệu xây dựng
Cảm ơn sự quan tâm!
Xây dựng nền móng dữ liệu vững chắc cho ứng dụng AI
trong xây dựng
Thông tin liên hệ
Viện kiến trúc Quốc gia - Bộ Xây dựng
Trung tâm tư vấn kiến trúc & đầu tư xây dựng
ThS.Ks Phạm Duy Thiệu
Hotline: 0938538885 Email: Hello.Q9tech@gmail.com